复杂传递路径下轴承滚动体故障特征提取

摘要

为消除复杂传递路径对轴承滚动体振动信号的影响并提高故障特征提取的能力,研究了基于变分模态分解(VMD)、优化最大相关峭度解卷积(MCKD)和1.5维谱的轴承滚动体故障特征提取问题;分析了轴承滚动体原始振动信号特点、早期故障信号的特性以及复杂传递路径对振动信号的影响,运用VMD将原始振动信号分解为一系列本征模态函数(IMFs),提出了转频分量剔除方法,通过峭度准则优选2个峭度较大的IMFs分量进行重构;基于网格搜索法研究了MCKD算法参数优化方法,用以增强重构信号的周期性故障特征,消除复杂传递路径对轴承滚动体故障信号的影响;利用1.5维谱分析重构信号,建立了复杂传递路径下轴承滚动体故障特征提取新方法,实现了轴承滚动体故障的准确诊断;为了证明方法的有效性,选取美国凯斯西储大学轴承SKF6205基座滚动体数据进行试验验证与分析。试验结果表明:网格搜索法获得了MCKD算法的最优滤波长度与冲击周期参数(365、85),优化MCKD算法增强了重构信号的故障特征,减少了无关频率分量,明显降低了其他成分的干扰;提出的故障特征提取方法在0、735和1 470 W负载条件下均提取到了轴承滚动体的故障特征频率(140.6 Hz)以及二倍频(281.3 Hz)和三倍频(421.9 Hz)等所有倍频分量,且不受负载条件的影响,消除了复杂传递路径对轴承滚动体故障特征提取的影响。可见,提取方法可以有效解决复杂传递路径下轴承滚动体故障特征提取与诊断问题。